Analisis Pengaruh Luas Hutan Terhadap Konsentrasi Gas Karbon Dioksida ................................................................... (Rahardian, et al)

## ANALISIS PENGARUH LUAS HUTAN TERHADAP KONSENTRASI GAS KARBON DIOKSIDA
Studi Kasus di Rondônia, Hutan Hujan Amazon, Brazil Tahun 2016 dan 2021
( Analysis of the Effect of Forest Area toward Carbon Dioxide Gas Consentration Study Case in Rondônia, Amazon Rainforest, Brazil Year 2016 and 2021 )
Dhina Rahardian, Yudo Prasetyo, Nurhadi Bashit Teknik Geodesi, Fakultas Teknik, Universitas Diponegoro Jl. Prof. Soedarto, S.H., Tembalang, Semarang, Indonesia E-mail: rahardian1912@gmail.com
Diterima: 5 Februari 2024; Direvisi 12 Maret 2024; Disetujui untuk Dipublikasikan 29 April 2024

## ABSTRAK
Perubahan iklim yang disebabkan oleh pemanasan global yang berakar dari efek rumah kaca merupakan bencana  yang  harus  dikurangi  dan  dimitigasi  demi  kelangsungan  hidup  manusia  di  bumi.  Salah  satu  gas rumah kaca yang paling banyak di udara saat ini adalah karbon dioksida. Deforestasi merupakan salah satu sebab  bertambahnya  gas  karbon dioksida.  Tujuan  dari penelitian  ini  adalah  untuk  menganalisis  luas  hutan dan konsentrasi gas karbon dioksida (XCO 2 ) serta hubungan antar keduanya di Rondônia, Brazil tahun 2016 dan 2021.  Metode untuk mendapatkan luas hutan adalah dengan klasifikasi Wishart pada citra Sentinel-1 dan untuk XCO 2 menggunakan data hasil akuisisi satelit OCO-2 serta uji statistik menggunakan uji regresi linier dan korelasi sederhana. Hasil klasifikasi Wishart diuji akurasi menggunakan data titik validasi dari MapBiomas sedangkan  citra  OCO-2  telah  dikalibrasi  dan  divalidasi  oleh  penyedia  citra  (NASA).  Hasilnya  didapatkan bahwa kelas vegetasi berkurang seluas 282.556,218 ha (1,445%) dan XCO 2 meningkat sebesar 11,343 ppm (2,819%). Namun, dari hasil uji statistik tidak didapatkan pengaruh yang signifikan dan korelasi negatif antar keduanya.  Walaupun  terjadi  pengurangan  luas  hutan  dan  kenaikan  XCO 2 keduanya  tidak  saling  berkaitan. Hal tersebut dapat terjadi karena kelimpahan XCO 2 di udara sudah terlalu banyak sehingga walaupun hutan masih luas siklus karbon dioksida sudah tidak terpengaruh oleh jumlah pohon.
Kata kunci : Klasifikasi Wishart , OCO-2, Sentinel-1, XCO 2

## ABSTRACT
Climate change caused by global warming which is rooted from the greenhouse effect is a disaster that must be reducted and mitigated for human life existent on earth. One of the most abundant greenhouse gases in the air today is carbon dioxide. Deforestation is one of the causes of increasing carbon dioxide gas. The aim of this research is to analyze forest area and carbon dioxide gas concentration (XCO 2 ) and the relationship between the two in Rondônia, Brazil in 2016 and 2021. The method for obtaining forest area is the Wishart classification on Sentinel-1 imagery and for XCO 2 is using the resulting data OCO-2 satellite acquisition also statistical  tests  using  linear  regression  and  simple  correlation  tests.  The  Wishart  classification  results  were accuracy tested using validation point data from MapBiomas while the OCO-2 image has been calibrated and validated  by  the  image  provider  (NASA).  The  results  showed  that  the  vegetation  zone  was  reduced  by 282,556.218 (1.445%) ha  and  XCO 2 increased by 11.343 (2.819%) ppm.  However, the results of statistical tests  did  not  show  a  significant  effect  and  a  negative  correlation  between  the  two.  Even  though  there  is  a reduction  in  forest  area  and  an  increase  in  XCO 2 ,  the  two  are  not  related  to  each  other.  This  can  happen because the abundance of XCO 2 in the air is too much so that even though the forest is still large, the carbon dioxide cycle is not affected by the number of trees.
Keywords: OCO-2, Sentinel-1, Wishart classification, XCO 2

## PENDAHULUAN
Perubahan iklim sebenarnya merupakan siklus berulang di permukaan bumi yang dipengaruhi oleh sudut  kemiringan  bumi  terhadap  sumbu  axis-nya, bentuk  orbit  bumi  terhadap  matahari  termasuk intensitas cahaya matahari yang diterima oleh bumi, dan  lain-lain  (Chandler,  2023).  Namun,  istilah perubahan  iklim  tersebut  sekarang  telah  bergeser sebagai peristiwa luar biasa yang disebabkan oleh pemanasan  global.  Sejak  tahun  1880  tepatnya
ditandai  dengan  dimulainya  revolusi  industri,  suhu global  terus  naik  (Chandler,  2023).  Pemanasan global disebabkan oleh adanya efek rumah kaca.
Gas  rumah  kaca  memerangkap  cahaya matahari  yang  masuk  ke  atmosfer  sehingga menyebabkan  suhu  naik  (Chandler,  2023).  Gas rumah  kaca  di  antaranya  adalah  uap  air,  karbon dioksida, metana, nitrogen oksida, dan sebagainya. Gas-gas tersebut dapat bersumber dari kebakaran hutan, pemakaian minyak bumi, pembakaran bahan bakar  fosil,  perkebunan,  dan  lain-lain.  Perubahan
iklim yang dimulai dari emisi gas rumah kaca yang berlebih dapat menimbulkan dampak buruk seperti cuaca  ekstrim  (hujan  badai),  udara  panas (heat) dan kering (humidity), naiknya permukaan laut, dan lain-lain. Gas rumah kaca telah meningkat sebesar 49%  dan  66%-nya  dipengaruhi  oleh  gas  karbon dioksida (Lindsey, 2023).
Deforestasi  menjadi  salah  satu  penyebab bertambah banyaknya gas karbon dioksida, karena tanaman  hijau  yang  berperan  dalam  siklus  karbon berkurang.  Terdapat  korelasi  negatif  yang  kuat antara  gas  karbon  dioksida  dengan  hutan campuran  dan  hutan  tanaman  berdaun  lebar (Chhabra  & Gohel, 2019) . Penelitian di state Mato Grosso,  Brazil  menunjukkkan  bahwa  hutan  yang diubah menjadi penggunaan lahan lain menghasilkan  CO 2 lebih  banyak  daripada  hutan yang  dibiarkan  tetap  lestari  (Rossi  et  al.,  2022). Penelitian  lain  yang  dilakukan  di  daerah Eastern Amazonia menunjukkan  bahwa  pada  tahun  2015- 2018  terjadi  peningkatan  XCO 2 dari  362,2  ppm menjadi 403,4 ppm (Santos et al., 2022).
Pengindraan  jauh  menjadi  sarana  penelitian yang tepat untuk meneliti wilayah yang luas bahkan di  tempat  yang  jauh  sekalipun.  Citra-citra  hasil pengindraan  jauh  telah  banyak  dimanfaatkan seperti citra Landsat dan Sentinel untuk pengamatan penggunaan dan tutupan lahan (Land Use  Land  Cover), deformasi,  dan  lain-lain. Algoritma yang sering digunakan di antaranya NDVI (Normalized  Difference  Vegetation  Index) untuk analisis  kerapatan  vegetasi,  NDWI (Normalized Difference  Water  Index) untuk  analisis  badan  air, NDBI (Normalized Difference Build-up Index) untuk analisis  lahan  terbangun  (Kshetri,  2018),  serta InSAR  danDInSAR  untuk  analisis  deformasi. Sedangkan  satelit  pengamatan  yang  mengamati udara di atmosfer seperti satelit OCO ada GOSAT milik  negara  Jepang  dan  TanSat  milik  negara Tiongkok.
Pengamatan tutupan lahan dengan menggunakan  citra  Sentinel-1  dengan  metode dekomposisi  polarimetrik  klasifikasi Wishart dipilih karena citra  Sentinel-1 merupakan citra  SAR yaitu citra  bebas  awan.  Hal  tersebut  menjadi  penting karena  kawasan  hutan  hujan  merupakan  daerah dengan  presipitasi  tinggi  sehingga  kenampakan awan  banyak.  Selain  awan,  citra  SAR  juga  dapat menembus  kabut  yang  ada  di  hutan  hujan. Sedangkan, klasifikasi Wishart merupakan klasifikasi yang menghasilkan 9 kelas tutupan lahan di mana 6 di antaranya merupakan kelas vegetasi. Oleh karena itu, klasifikasi Wishart menguntungkan untuk  digunakan  pada  pengamatan  vegetasi  atau hutan.
Dekomposisi  polarimetrik  H- α  memanfaatkan mekanisme  hamburan  berdasarkan eigen value terhadap  matriks  koherensi  dan  kovarian  menjadi entropy (keacakan  hamburan) ,  isotropy (jumlah mekanisme  hamburan  dominan) , dan alpha  angle (jenis hamburan rata-rata atau yang paling dominan menurut  sudut  pantulnya)  (Varghese  &  Joshi, 2015).  Klasifikasi Wishart merupakan  klasifikasi
yang menggunakan hasil dekomposisi polarimetrik H- α  dan  menghasilkan  9  kelas  tutupan  lahan (Yonezawa et al., 2012).
Penerapan  dekomposisi  polarimetrik  H- α  dan klasifikasi Wishart sudah  banyak  dimanfaatkan untuk  analisis  hutan  contohnya  di  Kabupaten Subang, Jawa Barat (Putra et al., 2015), di Provinsi Riau  (Shafitri  et  al.,  2018),  di  Provinsi  Sumatra Selatan (Anisa & Rokhmana, 2019), dan di Taman Nasional Way Kambas (Aryasatya et al., 2022).
XCO 2 merupakan colomn-averaged  CO 2 dry air mole fraction (fraksi mol udara kering CO2 rata- rata kolom) adalah perbandingan antara kelimpahan CO 2 terhadap kelimpahan kolom udara kering  (Crisp  et  al.,  2021).  XCO 2 merupakan pengukuran CO 2 di atmosfer dalam kolom (Yuen et al.,  2022).  Citra  OCO-2  merupakan  citra  yang secara  khusus  merekam  kelimpahan  karbon dioksida di atmosfer dengan 3 band- nya yaitu band CO 2 lemah,  CO 2 kuat,  dan  O 2 (NASA,  2023). Kelebihan citra OCO-2 dibandingkan dengan citra- citra dari satelit sejenis lainnya adalah citra OCO-2 merupakan  citra open  souce .  Selain  itu,  NASA melalui ARSET-nya gencar mengadakan pelatihan dan menyiapkan tutorial untuk mendukung pemanfaatan citra OCO-2 lebih luas lagi.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk menganalisis hubungan antara luas hutan terhadap konsentrasi  gas  karbon  dioksida.  Lebih  jauh  lagi, hasil  penelitian  di  hutan  Amazon  dapat  dijadikan pembelajaran  untuk  hutan  hujan  di  Indonesia. Peneliti dan pemerintah dapat bekerja sama untuk mencegah deforestasi maupun kelimpahan XCO 2 di udara.

## METODE
Luas  hutan  didapatkan  dengan  klasifikasi Wishart pada  citra  Sentinel-1  dan  konsentrasi  gas karbon dioksida didapatkan dari data hasil akuisisi citra  OCO-2.  Analisis  hubungan  dilakukan  dengan uji  statistik  yaitu  uji  regresi  linier  dan  uji  korelasi sederhana.

## Lokasi Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  pada state Rondônia, Hutan Hujan Amazon, Brazil. Hutan hujan Amazon merupakan salah satu dari 3 hutan hujan  terbesar di  dunia. State Rondônia  pernah  menjadi  rumah bagi  hutan  seluas  lebih  dari  50  juta  ha,  namun menjadi  salah  satu  wilayah  hutan  Amazon  yang paling parah mengalami deforestasi (NASA, 2023). Pada  tahun  2020-2021,  Rondonia  mengalami deforestasi seluas hampir 3 ribu km 2 (JEO, 2021). State Rondônia mencakup 6 immediate region yang  terdiri  dari  52 municipalities. Sama  seperti Hutan Amazon, hutan di state Rondônia kaya akan keanekaragaman  hayati  yang  didominasi  oleh palem, tumbuhan merambat, dan epifit sedangkan untuk jenis hutannya adalah hutan ombrofil terbuka, ombrofil  lebat,  musiman  semidecidous,  semak belukar, dan vegetasi aluvial. Untuk jenis iklim yang
Analisis Pengaruh Luas Hutan Terhadap Konsentrasi Gas Karbon Dioksida .................................................................. (Rahardian, et al.)
dimiliki oleh state Rondônia adalah iklim khatulistiwa dan iklim sub-tropis.
Brazil dan Indonesia merupakan 2 (dua) dari 3 (tiga)  negara  yang  memiliki  hutan  hujan  topis terluas  di  dunia  sementara  satu  negara  lainnya adalah  Kongo.  Hutan  hujan  Indonesia  tersebar khususnya  di  pulau-pulau  besar  yaitu  Sumatera, Kalimantan,  Sulawesi,  dan  Papua.  Tidak  hanya  di hutan  hujan  Brazil  atau  hutan  Amazon  saja  yang mengalami  deforestasi,  hutan  di  negara  Indonesia juga  mengalami  deforestasi.  Namun,  deforestasi yang  terjadi  di  hutan  Amazon  lebih  masif  apabila dibandingkan dengan yang terjadi di Indonesia.
Penelitian ini dapat menentukan langkah yang tepat  untuk  hutan  hujan  di  Indonesia  berkaca  dari apa  yang  telah  terjadi  di  hutan  Amazon.  Diagram alir pengolahan dapat dilihat pada Gambar 1 . Data penelitian dapat dilihat pada Tabel 1 .
Tabel 1. Data Penelitian. Data Diunduh melalui Citra Sentinel-1 https://search.asf.alaska.edu Citra OCO-2 https://daac.gsfc.nasa.gov DEM SRTM diunduh otomatis oleh software SNAP Batas Administrasi Rondônia https://www.ibge.gov.br Titik Validasi https://brasil.mapbiomas.org/en/ pontos-de-validacao
Citra Sentinel-1 untuk Analisis Luas Hutan
Citra  Sentinel-1 merupakan citra open source yang  dimiliki  oleh  ESA (European  Space  Agency) dengan  sensor  radarnya  adalah  sensor C-band (ESA,  2023) . Citra  Sentinel-1  yang  digunakan adalah  citra  dengan  jenis  data  SLC (Single  Look Complex), mode  akuisisi  IW (Interferometric  Wide swath) dengan  resolusi  spasial  5  ×  20  m, flight direction  descending, dan  polarisasi dualpol VV+VH.  Citra  Sentinel-1  dipilih  karena  merupakan citra  SAR (Synthetic  Aperture  Radar) yang  bisa melakukan  pengamatan  pada  permukaan  bumi tanpa terhalang awan dan hujan sehingga memberi keuntungan  apalagi  wilayah  penelitian  merupakan hutan  hujan  yang  presipitasinya  tinggi  daripada kenampakan  alam  lainnya.  Citra  Sentinel-1 digunakan  untuk  analisis  luas  hutan.  Data  yang digunakan adalah bulan Oktober karena ketersediaan  data  dan  kesesuaian  musim  untuk analisis  vegetasi  yaitu  musim  basah. DEM  SRTM digunakan untuk terrain correction yang merupakan salah satu tahap pre-processing citra Sentinel-1. Diagram alir pengolahan citra Sentinel-1 dapat dilihat  pada Gambar  2 . Radiometric  calibration
dilakukan  agar backscatter dapat  dengan  benar menjadi nilai piksel citra (Shafitri et al., 2018). Selain itu, radiometric  calibration penting  dilakukan  pada pengolahan  data  SAR  yang  dimaksudkan  untuk penelitian kuantitatif serta dalam penggunaan citra SAR dengan sensor, waktu, mode, ataupun proses yang berbeda (Veci, 2019). Deburst dilakukan agar garis-garis hitam yang memisahkan citra berdasarkan  waktu  azimuth  atau  antar sub-swath hilang  (Aryasatya  et  al.,  2022). Multilooking dilakukan agar beberapa gambar tampilan berbeda dari  wilayah  yang  sama  dapat  tergabung  yang berguna  dalam  penafsiran  dan  menghilangkan bintik-bintik  yang  ada  pada  citra  (Shafitri  et  al., 2018). Matrix  generation dilakukan  agar  terbentuk matriks  koherensi  dan  kovarian  (Aryasatya  et  al., 2022). Speckle  filter dilakukan  agar speckle inherent (bintik  pada  citra)  yang  menimbulkan tekstur speckle atau salt and paper hilang (Shafitri et  al.,  2018) . Terrain  correction dilakukan  agar distorsi pada citra hilang (Shafitri et al., 2018).
Gambar 2 .   Diagram alir pengolahan citra Sentinel-1.
Metode  analisis  luas  hutan  adalah  dengan menggunakan klasifikasi Wishart. Klasifikasi Wishart adalah metode klasifikasi yang didasarkan pada nilai entropy, isotropy, dan alpha angel , serta tipe scattering -nya  (Yonezawa  et  al.,  2012). Klasifikasi Wishart dapat  dilihat  pada Tabel  2 . Bidang klasifikasi H- α dapat dilihat pada Gambar 3.
Analisis Pengaruh Luas Hutan Terhadap Konsentrasi Gas Karbon Dioksida .................................................................. (Rahardian, et al.)
Tabel 2. Klasifikasi wishart. Kelas En- tropy Alpha Angle Tipe Hamburan 1 complex structures 0,9-1 55-90 Entropy Tinggi Multiple Scattering 2 random anisotropic scatterers 0,9-1 40-55 Entropy Tinggi Vegetation Scattering 3 nonfeasible region 0,9-1 0-40 Entropy Tinggi Surface Scattering 4 double refrlection propagation effect 0,5- 0,9 50-90 Entropy Menengah Multiple Scattering 5 anisotropic particles 0,5- 0,9 40-50 Entropy Menengah Vegetation Scattering 6 random surface 0,5- 0,9 0-40 Entropy Menengah Surface Scattering 7 dihedral reflector 0-0,5 47,5- 90 Entropy Rendah Multiple Scattering 8 dipole 0-0,5 42,5- 47,5 Entropy Rendah Dipole Scattering 9 Bragg surface 0-0,5 0-42,5 Entropy Rendah Surface Scattering
Sumber: Yonezawa, et al., (2012)
Setelah seluruh pre-processing selesai dilakukan  kemudian  dilanjutkan main-processing yaitu unsupervised wishart classification (klasifikasi Wishart). Setelah pengolahan pada software SNAP selesai  lalu  dilakukan post-processing yang  terdiri dari mosaic raster untuk menggabungkan beberapa scene citra  dan clip  raster  by  mask  layer untuk memotong  citra  sesuai  wilayah  penelitian.  Setelah itu  dilakukan  proses raster  to  polygon untuk mengkonversi  raster  menjadi  poligon  agar  bisa dihitung luasnya, proses dissolve untuk menggabungkan  wilayah  dengan  atribut  (kelas) yang sama, dan akhirnya calculate geometry untuk menghitung luas areanya.
Validasi  hasil  pengolahan  klasifikasi Wishart citra  Sentinel-1  dilakukan  dengan  uji  akurasi menggunakan matriks konfusi. Uji akurasi tersebut membandingkan  tutupan  lahan  hasil  klasifikasi Wishart dengan tutupan lahan data titik validasi dari MapBiomas.

## Citra OCO-2 untuk XCO
2
Citra OCO-2 (Oribiting Carbon Observatory-2) merupakan citra milik NASA (National Aeronautics and Space Administration. Citra tersebut didedikasikan  khusus  untuk  pengamatan  karbon dioksida di atmosfer (NASA, 2023).
Citra  OCO-2  yang  digunakan  adalah  citra dengan format data OCO2_L2_Lite_FP 10 variabel xco2 dan xco2_quality_flag, format full physics (FP) dipilih  karena  telah  dikalibrasi  dan  divalidasi sedemikian rupa serta variabel xco2 dipilih karena sesuai  dengan  tujuan  penelitian.  Citra  OCO-2 memiliki  cakupan  seluas  10,5  km  (1,29  km cross- track dan  2,25  km along-track). Walaupun  akuisisi data citra OCO-2 tidak sebanyak atau serapat citra lainnya seperti citra Landsat-8, Sentinel-2, dan lain- lain  tetapi  akuisisi  data  OCO-2  tetap  lebih  banyak daripada  akusisi  data  stasiun  darat.  Oleh  karena akuisisi  data  sedikit  jadi  data  yang  digunakan sepanjang  tahun  sehingga  bisa  dilakukan  analisis bulanan juga.
Gambar 4 .   Diagram alir pengolahan citra OCO-2.
Diagram  alir  pengolahan  citra  OCO-2  dapat dilihat  pada Gambar  4 .  Citra  OCO-2  yang  telah diunduh  kemudian  dilakukan  konversi  format karena  citra  dari  NASA  berformat  .nc4  tidak  bisa diolah  dengan  menggunakan software GIS  umum seperti  ArcGIS  ataupun  QGIS  (Yuen  et  al.,  2022). Setelah  dikonversi  menjadi  .json  (vektor)  ataupun .tif  (raster)  baru  bisa  dilanjutkan  untuk  di- merge sesuai  rentang  waktu  penelitian  dan  di- clip sesuai wilayah penelitian. Setelah itu divisualisasi dengan menggunakan Jupyter Notebook (code script dapat diakses  di  https://appliedsciences.nasa.gov/join- mission/training/english/arset-measuring- atmospheric-carbon-dioxide-space-support- climate)  dan  diekstrak  nilai mean,  median,  min, max,  variance, dan standard  deviation untuk  uji statistik di software RStudio.
Sumber : Lee & Pottier, 2009 Gambar 3 . Bidang klasifikasi H- α.
Citra  OCO-2  yang  digunakan  telah  dikalibrasi dan divalidasi oleh penyedia citra (NASA). Kalibrasi yang  diterapkan  untuk  citra  OCO-2  yaitu  kalibrasi radiometrik  ( brightness) ,  geometrik,  polarimetrik (polarisasi  cahaya),  dan  spektral  (NASA,  2023). Sedangkan, validasi yang dilakukan adalah validasi dengan  menggunakan  data  dari  stasiun  darat TCCON (Total Carbon Column Observing Network) serta data dari pengamatan penggunakan pesawat atau  perangkat  lain  dengan  RMSE  <1,5  ppm (NASA, 2023).

## Uji Statistik
Uji  statistik  dilakukan  dengan  X  atau  variabel bebas adalah luas hutan dan Y atau variabel terikat adalah  konsentrasi  gas  karbon  dioksida  dengan satuan uji-nya adalah per- immediate region seperti yang dapat dilihat pada Gambar 15. Nilai luas hutan didapatkan dari hasil calculate geometry sedangkan nilai  konsentrasi  gas  karbon  dioksida  didapatkan dari  citra  XCO 2 yang  nilainya  telah  ditabulasi sehingga  dapat  dihitung mean, median,  min, max, dan variance- nya. Untuk uji regresi H0-nya adalah luas  hutan  berpengaruh  signifikan  terhadap perubahan  konsentrasi  gas  karbon  dioksida.  Uji statistik dilakukan pada RStudio dengan menggunakan coding ‘ lm ’ dan ‘ cor ’.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Analisis Luas Hutan
Klasifikasi Wishart menghasilkan  9  kelas, setelah  dilakukan calculate  geometry kelas-kelas tersebut  dapat  diketahui  luasnya. Luas  kelas  hasil klasifikasi Wishart disajikan dalam Tabel 3.
Tabel 3. Luas kelas hasil klasifikasi Wishart di Rondônia dalam satuan hektar (ha). Kelas 2016 2021 Delta 1 vegetasi sedang 313,451 370,483 57,032 (18,195%) 2 vegetasi sedang 86,590 4920,725 4834,135 (5582,787%) 3 nonfeasible region 510201,570 1147528,540 637326,970 (124,917%) 4 lahan terbuka 30673,014 24296,291 -6376,723 (-20,789%) 5 vegetasi rendah 563794,900 259506,382 -304288,518 (-53,971%) 6 hutan 18106568,068  18086233,677 -20334,391 (-0,112%) 7 vegetasi tinggi dan sedang 38985,085 39888,926 903,841 (2,318%) 8 vegetasi sedang (perkebunan) 850678,691 886950,374 36271,683 (4,264%) 9 perairan dan lahan kosong 4014520,287 3665074,227 -349446,060 (-8,705%)
Kelas  1  didefinisikan  sebagai  vegetasi  yang memiliki struktur cabang dan tajuk yang berkembang  dengan  baik  (Lee  &  Pottier,  2009), hutan yang lebat dan masih bertumbuh (Shafitri et al.,  2018),  dan  hutan  lebat  (Anisa  &  Rokhmana, 2019).  Kelas  1  tersebut  mengalami  peningkatan seluas  57,032  ha  atau  18,195%.  Kelas  2 merupakan kanopi hutan dan permukaan bervegetasi  (Lee  &  Pottier,  2009),  daerah  non perairan  yang  hamburannya  berasal  dari  kanopi
Analisis Pengaruh Luas Hutan Terhadap Konsentrasi Gas Karbon Dioksida .................................................................. (Rahardian, et al.)
hutan (Shafitri et al., 2018), dan kanopi hutan atau wilayah  (Anisa  &  Rokhmana,  2019).  Kelas  2  atau kelas  vegetasi  sedang  mengalami  penambahan seluas 28,078 ha atau 5582,787%.
Kelas  3  adalah  kelas nonfeasible  region didefinisikan sebagai zona tidak feasible (Shafitri et al.,  2018)  dan  tidak  terdefinisi  (Aryasatya  et  al., 2022).  Kelas  3  tersebut  mengalami  peningkatan seluas  637.326,970  ha  atau  124,917%.  Kelas  4 merupakan kawasan pemukiman dan lahan terbuka (Shafitri  et  al.,  2018)  dan  pemukiman  atau  lahan terbangun (Anisa & Rokhmana, 2019). Kelas 4 atau kelas  lahan  terbuka  mengalami  pengurangan seluas  6.376,723  ha  atau  20,789%.  Kelas  5 didefinisikan sebagai pemukiman bervegetasi (Lee &  Pottier,  2009),  kawasan  perkebunan  (Shafitri  et al.,  2018),  perkebunan  yang  vegetasi  rapat  (Anisa &  Rokhmana,  2019),  dan  kawasan  vegetasi  rapat (Aryasatya  et  al.,  2022).  Kelas  5  tersebut mengalami penurunan seluas 304.288,518 ha atau 53,971%.
Kelas 6 merupakan hamburan dari daun  (Lee &  Pottier,  2009),  vegetasi  cukup  rapat  dan perkebunan  (Shafitri  et  al.,  2018),  perkebunan jarang  (Anisa  &  Rokhmana,  2019),  dan  vegetasi jarang (Aryasatya et al., 2022). Kelas 6 atau hutan mengalami  pengurangan  seluas  20.334,391  ha atau  0,112%.  Kelas  7  didefinisikan  sebagai perkebunan  (Shafitri  et  al.,  2018)  dan  kawasan perkebunan  sedang  (Anisa  &  Rokhmana,  2019). Kelas  7  tersebut  mengalami  peningkatan  seluas 903,841 ha atau 2,318%.
Kelas  8  merupakan  vegetasi  (Lee  &  Pottier, 2009), hutan (Shafitri et al., 2018), sawah (Anisa & Rokhmana,  2019),  dan  ilalang  (Aryasatya  et  al., 2022). Kelas 8 atau vegetasi sedang (perkebunan) mengalami  penambahan  36.271,683  ha  atau 4,264%.  Kelas  9  didefinisikan  sebagai  air, permukaan tanah yang sangat halus (Lee & Pottier, 2009),  tanah  kosong  dan  topografi  yang  halus (Shafitri  et  al.,  2018),  lahan  terbuka  air  (Anisa  & Rokhmana, 2019), dan lahan kosong (Aryasatya et al.,  2022).  Kelas  9  mengalami  penurunan  seluas 349.446,060 ha atau 8,705%.
Gambar 6 .   Hasil klasifikasi Wishart Alto Paraíso 2021.
Selama  kurun  waktu  6  tahun  dari  2016-2021, kelas 1, 2, 3, 7, dan 8 mengalami peningkatan dan kelas 4, 5, 6, dan 9 mengalami penurunan. Kelas- kelas  vegetasi  yaitu  kelas  1,  2,  5,  6,  7,  dan  8 mengalami pengurangan 282.556,218 ha.
Salah satu penyebab berkurangnya luas hutan di  hutan  Amazon,  Brazil  adalah  adanya  program reforma  agraria  yang  mendorong  penduduk membuka  lahan  pertanian  (Filho  et  al.,  2019).  Hal ini  juga  berkaitan  dengan  kegiatan  ekspor komoditas  seperti  kayu,  minyak,  daging  dan  kulit sapi  yang  proses  produksinya  erat  dengan deforestasi  (Butler,  2020).  Selain  itu,  faktor  alam juga  berpengaruh,  seperti  musim  kemarau  yang lebih panjang memperbesar risiko kebakaran hutan (Butler, 2020).
Gambar 7 .  Klasifikasi Wishart Alta Floresta d’Oeste 2016.
Gambar 8 .   Klasifikasi Wishart Alta  Floresta  d’Oeste
2021.
Gambar 9 .   Klasifikasi Wishart Alta  Floresta  d’Oeste 2016 Grid Skala 1:10.000.
Gambar 10 .   Klasifikasi Wishart Alta  Floresta  d’Oeste 2021 Grid Skala 1:10.000.

## Analisis Konsentrasi Gas Karbon Dioksida
Hasil  visualisasi  citra  OCO-2  dapat  dilihat  pada Gambar 11-14 . Hasil ekstraksi data statistik XCO2 dapat dilihat pada Tabel 4 .
Gambar 11 .   Hasil Visualisasi OCO-2 Januari 2016.
Gambar 12 . Hasil Visualisasi OCO-2 Januari 2021.
Gambar 14 .   Hasil Visualisasi OCO-2 Juli 2021.
Tabel 4. Mean XCO 2 bulanan dalam satuan ppm (part per milion).
Bulan Mean 2016 Mean 2021 Delta Januari 403,227 411,8865 2,14755 Februari 401,6941 - Maret 402,1962 413,7024 2,860843 April 402,5099 412,7848 2,552707 Mei 400,6694 412,2504 2,890413 Juni 402,3972 414,5659 3,024052 Juli 402,5789 414 2,836984 Agustus 402,2622 414,2233 2,973459 September 402,4372 414,3084 2,949827 Oktober 404,3251 416,3396 2,971495 November 402,5923 - Desember 402,4041 - Annual 402,44113 413,78459 2,14755
Gambar 15 .   Hasil Visualisasi OCO-2 Tahun 2016.
Gambar 16 .   Hasil Visualisasi OCO-2 Tahun 2021.
Dari  hasil  ekstraksi  citra  OCO-2  didapatkan bahwa  XCO 2 bulanan  tahun  2016  sebesar 402,44113 ppm dan tahun 2021 sebesar 413,78459 ppm.  Artinya  peningkatan  XCO 2 dari  tahun  2016 sampai tahun 2021 sebesar 11,34346 ppm.
Peningkatan  konsentrasi  gas  karbon  dioksida yang  telah  dipaparkan  sebelumnya  termasuk peningkatan  yang  besar.  Peningkatan  tersebut menandakan  perubahan  iklim  yang  ekstrim (NatGeo,  2023).  Kelimpahan  konsentrasi  gas karbon  dioksida  mencapai  400  ppm  diperkirakan terjadi pada zaman Pliosen di mana pada zaman itu air laut lebih tinggi 9,1 m dan suhu lebih panas 2-3 °C (NatGeo, 2023).

## Hubungan  Luas  Hutan  terhadap  Konsentrasi Gas Karbon Dioksida
Uji  regresi  linier  yang  dilakukan  menunjukkan hasil  bahwa  pengaruh  luas  hutan  terhadap konsentrasi  gas  karbon  dioksida  hanya  signifikan dengan kelas 6 (hutan)  dan 7 (vegetasi tinggi dan sedang) serta vegetasi total (kelas 1, 2, 5, 6, 7, dan 8) tahun 2021 dengan p-value sebesar 0,03424 dan 0,03374  serta  0,04928.  Kemudian,  uji  korelasi menghasilkan hanya kelas 5 tahun 2021 saja yang berkorelasi negatif sedang dengan konsentrasi gas karbon dioksida dengan koefisien korelasi sebesar 0,51797.
400 405 410 415 420 Mean XCO 2 2016 dan 2021

## KESIMPULAN
Dengan  menggunakan  citra  Sentinel-1  dan klasifikasi Wishart, didapati  bahwa  pengurangan tutupan  lahan  zona  vegetasi  di  Rondônia  tahun 2016  dan  2021  seluas  282.556,218  ha.  Kemudian dari  hasil  akuisisi  satelit  OCO-2  atau  citra  OCO-2 didapati kenaikan XCO 2 di wilayah tersebut sebesar 11,343 ppm. Namun, hasil uji statistik menunjukkan tidak  ada  pengaruh  signifikan  dan  korelasi  negatif antar  luas  hutan  dan  konsentrasi  gas  karbon dioksida. Walaupun terjadi pengurangan luas hutan dan  kenaikan  XCO 2 keduanya  tidak  saling berkaitan.
Saran  untuk  penelitian  selanjutnya  analisis suhu  bisa  ditambahkan  karena  suhu  dapat mempengaruhi  XCO 2 dan  dapat  dipengaruhi  oleh vegetasi,  namun  apabila  faktor  alam  sudah  tidak lagi memegang kendali terhadap kelimpahan XCO 2 maka  faktor  non  alam  seperti  kebakaran  hutan, pemakaian minyak bumi, pembakaran bahan bakar fosil, dan lain-lain bisa dipertimbangkan .

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan  terima  kasih  penulis  sampaikan kepada  keluarga  besar  Teknik  Geodesi  Fakultas Teknik  Universitas  Diponegoro  serta  pihak-pihak lain yang telah membantu dalam penelitian ini mulai dari  persiapan  hingga  bisa  tersajinya  artikel  ilmiah ini. Terima kasih juga kepada ESA, USGS, NASA, IBGE,  dan  MapBiomas  yang  telah  menyediakan data open  source serta  kepada  tim  ARSET  NASA yang  telah  menyediakan  tutorial  dan code  script untuk pengolahan citra OCO-2.

## DAFTAR PUSTAKA
Anisa,  R.,  &  Rokhmana,  C.  A.  (2019). Pemetaan Deforestasi  Hutan  di  Provinsi  Sumatera  Selatan menggunakan Metode Polarimetrik SAR (Synthetic Aperture Radar) [Tesis]. Universitas Gadjah Mada. Aryasatya, M. F., Prasetyo, Y., & Wahyuddin, Y. (2022). Analisis  Dampak  Kebakaran  Hutan  Terhadap Perubahan  Tutupan  Lahan  dan  Habitat  Kawasan Lindung  di  Taman  Nasional  Way  Kambas Menggunakan Metode Polarimetrik. Jurnal Geodesi Undip .
Butler, R. A. (2020). The Amazon Rainforest: The World’s Largest Rainforest . Https://Rainforests.Mongabay.Com/Amazon. Chandler, D. (2023). Greenhouse Gases . Https://Climate.Mit.Edu/Explainers/Greenhouse- Gases.
Chhabra,  A.,  &  Gohel,  A.  (2019).  Dynamics  of atmospheric  carbon  dioxide  over  different  land cover types in India. Environmental Monitoring and Assessment .  https://doi.org/10.1007/s10661-019- 7681-z
Crisp, D., O’Dell, C., Eldering, A., Fisher, B., Oyafuso, F., Payne, V., & Drouin, B. (2021). OCO-2 Level 2 Full Physics  Algorithm  Theoretical  Basis  Document Version 3.0 - Rev 1 . Jet Propulsion Laboratory.
ESA. (2023). Sentinel-1 .
Https://Sentinel.Esa.Int/Web/Sentinel/Missions/Se ntinel-1.
Filho,  E.  R.,  Brennecke,  K.,  Bertipaglia,  L.  M.  A.,  &
Sgavioli,  S.  (2019).  Uso  e  ocupação  do  solo  da microrregião de Ariquemes: fatores do desmatamento, por Edson Resende Filho, Käthery Brennecke,  Liandra  M.  A.  Bertipaglia  e  Sarah Sgavioli. EcoDebate . JEO.  (2021). Deforestation  in  the  Legal  Amazon  grows 22% in 2021, reaching the highest rate in 15 years . Https://Infoamazonia.Org/En/2021/11/19/Deforesta tion-Amazon-Grows-22-in-
2021/#:~:Text=Compared%20to%20last%20year %2C%20deforestation%20in%20the%20state,87.2 5%25%20of%20estimated%20deforestation%20in %20the%20Legal%20Amazon.
Kshetri,  T.  (2018).  NDVI,  NDBI  and  NDWI  Calculation using Landsat 7 and 8. GeoWorld , II . Lee,  J.-S.,  &  Pottier,  E.  (2009). Polarimetric  Radar
Imaging . CRC Press. NASA. (2023a). Calibration Overview . Https://Ocov2.Jpl.Nasa.Gov/Science/Calibration- Overview. NASA. (2023b). Deforestation . Https://Earthobservatory.Nasa.Gov/World-of-
Change/Deforestation.
NASA. (2023c). Orbiting Carbon Observatory-2 .
Https://Ocov2.Jpl.Nasa.Gov. NASA. (2023d).
Validation . Https://Ocov2.Jpl.Nasa.Gov/Science/Validation. NatGeo.  (2023). Climate  Milestone:  Earth’s  CO2  level Passes 400 ppm . National Geographic.
Putra,  P.  P.,  Prasetyo,  Y.,  &  Haniah.  (2015).  Analisis Tutupan Vegetasi Menggunakan Metode Dekomposisi Polarimetrik. Jurnal Geodesi Undip . Rossi, F. S., de Araújo Santos, G. A., de Souza Maria, L., Lourençoni,  T.,  Pelissari,  T.  D.,  Della-Silva,  J.  L., Oliveira  Júnior,  J.  W.,  Silva, A.  de  A.  e,  Lima,  M., Teodoro,  P.  E.,  Teodoro,  L.  P.  R.,  de  Oliveira- Júnior, J. F., La Scala Jr, N., & Silva Junior, C. A. da.  (2022).  Carbon  dioxide  spatial  variability  and dynamics for contrasting land uses in central Brazil agricultural  frontier  from  remote  sensing  data. Journal  of  South  American  Earth  Sciences . https://doi.org/10.1016/j.jsames.2022.103809
Santos, G. A. de A., Morais Filho, L. F. F., Meneses, K. C. de, Silva Junior, C. A. da, Rolim, G. de S., & La Scala, N. (2022). Hot spots and anomalies of CO2 over eastern Amazonia, Brazil: A time series from 2015 to 2018. Environmental Research . https://doi.org/10.1016/j.envres.2022.114379
Shafitri,  L.  D.,  Prasetyo,  Y.,  &  Haniah.  (2018).  Analisis Deforestasi  Hutan  di  Riau  dengan  Metode Polarimetrik  dalam  Pengindraan  Jauh. Jurnal Geodesi Undip , 212 –222.
Varghese,  A.  O.,  &  Joshi,  A.  K.  (2015).  Polarimetric classification of C-band SAR data for forest density characterization. Current Science , 100 –106. Veci,  L.  (2019). SENTINEL-1  Toolbox  Polarimetric Tutorial . ESA.
Yonezawa,  C.,  Watanabe,  M.,  &  Saito,  G.  (2012). Polarimetric  Decomposition  Analysis  of  ALOS PALSAR  Observation  Data  before  and  after  a Landslide Event. Remote Sensing , 2313 –2328. Yuen,  K.,  Limbu,  S.,  &  Thompson,  C.  (2022). How  to Access  and  Visualize  OCO-2  and  OCO-3  Data . National Aeronautics and Space Administration.